يتطلب تطوير مشاريع التنقيب عن البيانات معرفة الإحصاء وخوارزميات التعلم الآلي و نظم قواعد البيانات. باستخدام التحليلات والخوارزميات المتقدمة ، تجعل البيانات قابلة للاستخدام لاتخاذ قرارات أسرع. الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي في تنقيب البيانات. انظر كيف يعمل. متى
More
1. إعداد البيانات. تتضمن هذه الخطوة جمع البيانات وإعدادها للتحليل. وقد يشمل تنظيف البيانات وتكاملها وتحويلها واختيار المتغيرات أو الميزات ذات الصلة. 2. استكشاف البيانات. يتم استكشاف البيانات للحصول على فهم أفضل لخصائصها وعلاقاتها وأنماطها المحتملة.
More
تبدأ مشاريع التنقيب عن البيانات الشاملة بتحديد أهداف المشروع ونطاقه أولاً. سيطرح أصحاب المصلحة في الأعمال سؤالاً أو يذكرون مشكلة يمكن أن يجيب عليها التنقيب عن البيانات أو يحلها. 2. فهم ...
More
أشكال استخدام عملية التنقيب عن البيانات. 1. البنوك. يساعد التنقيب عن البيانات البنوك على العمل مع التصنيفات الائتمانية وأنظمة مكافحة الاحتيال وتحليل البيانات المالية للعملاء ومعاملات الشراء ومعاملات البطاقات. كما يساعد التنقيب عن البيانات البنوك في فهم أفضل لعادات عملائها
More
ويعتبر التنقيب عن البيانات في كل مكان هو التنقيب عن البيانات داخل الجهاز في الوقت الفعلي في بيئة حوسبة في كل مكان وفقًا لمتطلبات البيئة من خلال مراعاة قيود الموارد للجهاز، واستغلال معلومات السياق، والتصرف بشكل مستقل، وتطبيق أساليب خاصة للحفاظ على الخصوصية.
Moreيُعرّف التنقيب عن البيانات بأنّه عملية تصفية البيانات وفرزها وتصنيفها من مجموعات بيانات أكبر للبحثث عن أساسيات وعلاقات دقيقة ممّا يساعد المؤسسات على تحديد وحل مشاكل الأعمال المعقدة من ...
More
التنقيب في البيانات (Data Mining .DM): يُطلق هذا المصطلح على عملية استخدام نظم وأدوات تحليل البيانات لإيجاد الأنماط في قواعد ومستودعات البيانات الضخمة وتحديدها، أي عند البحث عن العلاقات المفيدة ...
More
التنقيب في البيانات (الإنجليزية: Data mining) هي عملية بحث محوسب ويدوي عن معرفة من البيانات دون فرضيات مسبقة عما يمكن أن تكون هذه المعرفة.
More
التنقيب في البيانات هو عملية فرز مجموعات كبيرة من البيانات للعثور على المعلومات ذات الصلة التي يمكن استخدامها لغرض معين. ويعتبر التنقيب في البيانات ضروريًا لكل من علم البيانات وذكاء الأعمال، ويدور بشكل أساسي حول الأنماط. بمجرد جمع البيانات وتخزينها، فإن الخطوة التالية هي فهمها - وإلا فلا معنى لها.
More
